MongoDB介绍以及基本操作

发表于 March 1, 2020
标签: mongo  

MongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，是当前noSql数据库产品中最热门的一种。它在许多场景下用于替代传统的关系型数据库或键值对存储方式，MongoDB是用C++开发，MongoDB的官方网址：https://www.mongodb.com/

关于MongoDB

什么是 MongoDB? 一个以 JSON 为数据模型的文档数据库。
为什么叫文档数据库? 文档来自于“JSON Document”，并非我们一般理解的 PDF，WORD 文档。
谁开发 MongDB? 上市公司 MongoDB Inc. ，总部位于美国纽约。
主要用途 应用数据库，类似于 Oracle, MySQL 海量数据处理，数据平台。
主要特点 建模为可选 JSON 数据模型比较适合开发者 横向扩展可以支撑很大数据量和并发
MongoDB 是免费的吗? MongoDB 有两个发布版本:社区版和企业版。 社区版是基于 SSPL，一种和 AGPL 基本类似的开源协议 。 企业版是基于商业协议，需付费使用。

MongoDB版本的变迁

0.x: 起步阶段 (2008)

1.x: 支持复制集 和分片集 (2010)

2.x: 更丰富的数 据库功能 (2012)

3.x: WiredTiger 和周边生态环境 (2014)

4.x: 分布式事务 支持 (2018)

MongoDB vs. 关系型数据库

MongoDB RDBMS(关系数据库管理系统)
数据模型 文档模型 关系模型
数据库类型 OLTP OLTP
CRUD 操作 MQL/SQL SQL
高可用 复制集 集群模式
横向扩展能力 通过原生分片完善支持 数据分区或者应用侵入式
索引支持 B-树、全文索引、地理位置索引、多键(multikey) 索引、TTL 索引 B树
开发难度 容易 困难
数据容量 没有理论上限 千万、亿
扩展方式 垂直扩展+水平扩展 垂直扩展

MongoDB特点及优势

  1. 开发效率
  2. 自然模型
  3. 横向扩展

安装MongoDB

1. 本地安装合适的OS版本

地址：https://www.mongodb.com/download-center/community

如果是Linux系统：

$ mkdir -p /data /data/db
$ cd /data
$ curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.3.tgz $ tar -xvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.3.tgz
$ export PATH=$PATH:/data/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.3/bin
$ mongod --dbpath /data/db --port 27017 --logpath /data/db/mongod.log --fork –bind_ip 0.0.0.0

如果是MacOS:

brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community@4.2

如何启动：

brew services start mongodb-community@4.2
或者
mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf --fork

查看：

ps aux | grep -v grep | grep mongod

2. 使用Atlas免费账号

  • 官方提供的云托管 MongoDB (https://cloud.mongodb.com/)

  • 提供一个终身免费测试账号

  • 步骤:

    1）注册账号

2）创建免费集群

3）按照提示完成创建并获得连接串 

4）使用 mongo 命令行连接集群

MongoDB基本操作

使用insert完成插入操作

操作格式:

db.<集合>.insertOne(<JSON对象>) 
db.<集合>.insertMany([<JSON 1>, <JSON 2>, ...<JSON n>])

示例:

db.fruit.insertOne({name: "apple"}) 

db.fruit.insertMany([
			{name: "apple"}, 
			{name: "pear"}, 
			{name: "orange"}
])

使用 find 查询文档

关于find：

  • find 是 MongoDB 中查询数据的基本指令，相当于 SQL 中的 SELECT 。
  • find 返回的是游标。

find示例：

db.movies.find( { "year" : 1975 } ) //单条件查询
db.movies.find( { "year" : 1989, "title" : "Batman" } ) //多条件and查询
db.movies.find( { $and : [ {"title" : "Batman"}, { "category" : "action" }] } ) // and的另一种形式 
db.movies.find( { $or: [{"year" : 1989}, {"title" : "Batman"}] } ) //多条件or查询 
db.movies.find( { "title" : /^B/} ) //按正则表达式查找

查询条件对照表

SQL MQL
a=1 {a: 1}
a <> 1 {a: {$ne: 1}}
a>1 {a: {$gt: 1}}
a >= 1 {a: {$gte: 1}}
a<1 {a: {$lt: 1}}
a <= 1 {a: {$lte: 1}}

查询逻辑对照表

SQL MQL
a = 1 AND b = 1 {a: 1, b: 1}或{$and: [{a: 1}, {b: 1}]}
a = 1 OR b = 1 {$or: [{a: 1}, {b: 1}]}
a IS NULL {a: {$exists: false}}
a IN (1, 2, 3) {a: {$in: [1, 2, 3]}}

查询逻辑运算符

  • $lt: 存在并小于
  • $lte: 存在并小于等于
  • $gt: 存在并大于
  • $gte: 存在并大于等于
  • $ne: 不存在或存在但不等于
  • $in: 存在并在指定数组中
  • $nin: 不存在或不在指定数组中
  • $or: 匹配两个或多个条件中的一个
  • $and: 匹配全部条件

使用 find 搜索子文档

find 支持使用“field.sub_field”的形式查询子文档。

db.fruit.insertOne({ 
	name: "apple",
	from: {
		country: "China", province: "Guangdon"
	} 
})

db.fruit.find( { "from.country" : "China" } )
{ "_id" : ObjectId("5e6764e764b0cc447c446de7"), "name" : "apple", "from" : { "country" : "China", "province" : "Guangdon" } }

使用 find 搜索数组

db.fruit.insert([
	{ "name" : "Apple", color: ["red", "green" ] }, 
	{ "name" : "Mango", color: ["yellow", "green"] }
])

db.fruit.find({color: "red"})
{ "_id" : ObjectId("5e67624564b0cc447c446de4"), "name" : "Apple", "color" : [ "red", "green" ] }

db.fruit.find({$or: [{color: "red"}, {color: "yellow"}]} )
{ "_id" : ObjectId("5e67624564b0cc447c446de4"), "name" : "Apple", "color" : [ "red", "green" ] }
{ "_id" : ObjectId("5e67624564b0cc447c446de5"), "name" : "Mango", "color" : [ "yellow", "green" ] }

使用 find 搜索数组中的对象

db.movies.insertOne( {
	"title": "Raiders of the Lost Ark",
	"filming_locations": [
		{ "city" : "Los Angeles", "state" : "CA", "country" : "USA"},
		{ "city" : "Rome", "state" : "Lazio", "country" : "Italy" },
		{ "city" : "Florence", "state" : "SC", "country" : "USA" } 
	 ]
})

db.movies.find({"filming_locations.city": "Rome"})
{ "_id" : ObjectId("5e67637564b0cc447c446de6"), "title" : "Raiders of the Lost Ark", "filming_locations" : [ { "city" : "Los Angeles", "state" : "CA", "country" : "USA" }, { "city" : "Rome", "state" : "Lazio", "country" : "Italy" }, { "city" : "Florence", "state" : "SC", "country" : "USA" } ] }


db.getCollection('movies').find({ "filming_locations.city": "Rome","filming_locations.country": "USA"})
{ "_id" : ObjectId("5e67637564b0cc447c446de6"), "title" : "Raiders of the Lost Ark", "filming_locations" : [ { "city" : "Los Angeles", "state" : "CA", "country" : "USA" }, { "city" : "Rome", "state" : "Lazio", "country" : "Italy" }, { "city" : "Florence", "state" : "SC", "country" : "USA" } ] }

db.getCollection('movies').find({
	"filming_locations": { $elemMatch:{"city":"Rome", "country": "USA"}
} })
无结果

控制 find 返回的字段

  1. find 可以指定只返回指定的字段；
  2. _id字段必须明确指明不返回，否则默认返回；
  3. 在 MongoDB 中我们称这为投影(projection)；
  4. db.movies.find({“category”: “action”},{"_id":0, title:1})；0表示不返回

使用 remove 删除文档

  1. remove 命令需要配合查询条件使用;
  2. 匹配查询条件的的文档会被删除;
  3. 指定一个空文档条件会删除所有文档;

一下示例：

b.testcol.remove( { a : 1 } ) // 删除a 等于1的记录 
db.testcol.remove( { a : { $lt : 5 } } ) // 删除a 小于5的记录 
db.testcol.remove( { } ) // 删除所有记录 
db.testcol.remove() //报错

使用 update 更新文档

  • Update 操作执行格式: db.<集合>.update(<查询条件>, <更新字段>)

  • 使用 updateOne 表示无论条件匹配多少条记录，始终只更新第一条;

  • 使用 updateMany 表示条件匹配多少条就更新多少条;

  • updateOne/updateMany 方法要求更新条件部分必须具有以下之一，否则将报错:

    $set/$unset
$push/$pushAll/$pop
$pull/$pullAll
$addToSet

  • 示例：

    db.fruit.insertMany([ 
	{name: "apple"}, 
	{name: "pear"}, 
	{name: "orange"}
])

db.fruit.updateOne({name: "apple"}, {$set: {from: "China"}})

使用 update 更新数组

  • $push: 增加一个对象到数组底部
  • $pushAll: 增加多个对象到数组底部
  • $pop: 从数组底部删除一个对象
  • $pull: 如果匹配指定的值，从数组中删除相应的对象
  • $pullAll: 如果匹配任意的值，从数据中删除相应的对象
  • $addToSet: 如果不存在则增加一个值到数组

使用 drop 删除集合

  • 使用 db.<集合>.drop() 来删除一个集合

  • 集合中的全部文档都会被删除

  • 集合相关的索引也会被删除

db.colToBeDropped.drop()

使用 dropDatabase 删除数据库

  • 使用 db.dropDatabase() 来删除数据库

  • 数据库相应文件也会被删除，磁盘空间将被释放

use tempDB
db.dropDatabase()
show collections // No collections show dbs // The db is gone

参考：

Install MongoDB Community Edition on macOS

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